Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
2Các tiêu chuẩn đánh giá chất lượng xoài

2Các tiêu chuẩn đánh giá chất lượng xoài

Tải bản đầy đủ - 0trang

C

D



551 - 800

˃ 800

Bảng 2.2 Bảng phân loại xoài theo khối lượng.



Quy định của UNECE (Liên Hiệp Quốc ủy ban kinh tế Châu Âu) về chất lượng trái

xoài















Nguyên vẹn sạch sẽ khơng có vấn đề nào có thể thấy từ bên ngồi

Khơng bị bằm dập khơng có vết đen rạng nứt

Tươi

Không bị sâu bệnh

Không bị ảnh hưởng bởi độ ẩm bên ngồi về kích thước

Trọng lượng tối thiểu là 100 g



=> Với các tiêu chí trên thì đề tài này đáp ứng được các tiêu chí như sau:

+ Phân loại xồi theo khối lượng.

+ Tính diện tích quả xồi

+ Tính tổng các diện tích sâu bệnh

+ Tỉ lệ giữa diện tích sâu bệnh và diện tích quả xồi

+ Chiều dài, chiều rộng quả xoài

2.3. Tổng quan về xử lý ảnh

2.3.1 Hệ thống xử lý ảnh



6



Một hệ thống xử lý ảnh điển hình gồm những thành phần sau

Hình 2.2 Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh

Lưu

trử

Thiết bị

thu

nhận

ảnh( cả

m biến,

sensor)



Thu

nhận

ảnh



Lưu

trử



Phân

tích

ảnh



Số

hóa



Nhận

dạng



Hệ

quyết

định

Từ hình vẽ ta thấy một hệ thống xử ảnh bao gồm thu nhận ảnh, số hóa ảnh, phân

tích ảnh và cuối cùng là quyết định (tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng cụ thể mà đưa ra

quyết định cho phù hợp).

2.3.1.1 Thu nhận ảnh và số hóa

Việc thu nhận ảnh có thể thơng qua camera. Các camera có thể hoặc là tương tự

(loại camera ống kiểu CCIR) hoặc là số (loại camera kiểu CCD_Charge Coupble

Device ). Ảnh củng có thể được thu qua các thiết bị khác như máy quét v..v. Nếu ảnh

nhận được là tương tự nó phải được số hóa nhờ q trình lấy mẫu và lượng tử hóa

trước khi phân tích, xử lý hay lưu trử ảnh.

2.3.1.2 Phân tích ảnh

Ở giai đoạn này ảnh được xử lý theo nhiều công đoạn nhỏ như: cải thiện ảnh, khôi

phục ảnh để làm nổi bậc một số đặc tính chính của ảnh hay làm ảnh gần với trạng thái

góc. Tiếp theo là phát hiện các đặc tính như biên, phân vùng.

2.3.1.3 Hệ quyết định

Cuối cùng tùy theo mục đích của ứng dụng sẽ là giai đoạn nhận dạng hay các quyết

định khác.



7



2.3.2 Cấu trúc ảnh RGB

Ảnh nhận được từ camera là một chuỗi các bit mô tả các điểm ảnh (pixel). Các

pixel này đã được mã hóa thành 3 giá trị màu cơ bản red, green, blue theo lý thuyết

màu do Thomson đưa ra năm 1802. Do đó, một ảnh màu sẽ được thể hiện dưới dạng

ma trận vector do ba mảng màu cơ bản trên cấu thành.

Hệ thống tọa độ của các pixel của ảnh đó được biểu diễn bằng tham số f(x,y) như

sau :



f(x,y) =



f(x0,y0) f(x0,y1)



N



f(x1,yo) f(x1,y1



N



M



M



f(x0,yN-1)

f(x1,yN-1)

K M



f(xM-1,y0) f(xM-1,y1)



N



f(xM-1,yN-1)



Trong đó:M và N là kích thước chiều rộng và chiều cao tương ứng của ảnh (đại

diện cho số hàng và số cột trong hàm f(x,y)). Hay nói cách khác, ảnh có kích thước

MxN.

Một điểm ảnh có tọa độ (x0,y0) thì f(x0,y0) là mức sáng tại điểm đó.



8



Hình 2.3 Mơ hình khơng gian màu RGB

2.3.3. Định dạng ảnh

Trong hệ tọa độ máy tính, ảnh số được lưu trử trong một bộ nhớ hay còn gọi là

định dạng tập tin ảnh. Có rất nhiều định dạng ảnh khác nhau như JPEG, GIG, TIF, …

Nhưng ở đây ta cần quan tâm đến việc xử lý real_time (thời gian thực). Xử lý trực

tiếp với hình ảnh thu được khơng cần phải lưu hình ảnh lại.

2.3.4. Quá trình tách đối tượng

Đây là quá trình dùng webcam thu hình sau đó dùng hình thu được cùng với thư

viện OpenCV trên nền Visual Studio để nhận dạng đối tượng.

Phần quan trọng của quá trình này là phát hiện được biên của đối tượng và có các

phương pháp như sau:

Biên là vấn đề quan trọng trong trích chọn đặc điểm nhằm tiến tới hiểu ảnh.

Cho đến nay chưa có định nghĩa chính xác về biên, trong mỗi ứng dụng người ta đưa

ra các độ đo khác nhau về biên, một trong các độ đo đó là độ đo về sự thay đổi đột

ngột về cấp xám. Ví dụ: Đối với ảnh đen trắng, một điểm được gọi là điểm biên nếu

nó là điểm đen có ít nhất một điểm trắng bên cạnh. Tập hợp các điểm biên tạo nên

biên hay đường bao của đối tượng. Xuất phát từ cơ sở này người ta thường sử dụng

hai phương pháp phát hiện biên cơ bản:

9



Phát hiện biên trực tiếp: Phương pháp này làm nổi biên dựa vào sự biến thiên

mức xám của ảnh. Kỹ thuật chủ yếu dùng để phát hiện biên ở đây là kỹ thuật lấy đạo

hàm. Nếu lấy đạo hàm bậc nhất của ảnh ta có các kỹ thuật Gradient, nếu lấy đạo

hàm bậc hai của ảnh ta có kỹ thuật Laplace. Ngồi ra còn có một số các tiếp cận

khác.

Phát hiện biên gián tiếp: Nếu bằng cách nào đó ta phân được ảnh thành các

vùng thì ranh giới giữa các vùng đó gọi là biên. Kỹ thuật dò biên và phân vùng ảnh

là hai bài tốn đối ngẫu nhau vì dò biên để thực hiện phân lớp đối tượng mà khi đã

phân lớp xong nghĩa là đã phân vùng được ảnh và ngược lại, khi đã phân vùng ảnh

đã được phân lớp thành các đối tượng, do đó có thể phát hiện được biên.

Phương pháp phát hiện biên trực tiếp tỏ ra khá hiệu quả và ít chịu ảnh hưởng

của nhiễu, song nếu sự biến thiên độ sáng không đột ngột, phương pháp tỏ ra kém

hiệu quả, phương pháp phát hiện biên gián tiếp tuy khó cài đặt, song lại áp dụng khá

tốt trong trường hợp này. Sự khác biệt cơ bản giữa hai phương pháp này là: Phương

pháp phát hiện biên trực tiếp cho ta kết quả là ảnh biên, còn phương pháp phát hiện

biên trực tiếp cho ta kết quả là đường biên.

2.4. Phần mềm Visual Studio và OpenCV

Microsoft Visual Studio là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) từ Microsoft.

Nó được sử dụng để phát triển chương trình máy tính cho Microsoft Windows, cũng

như các trang web, các ứng dụng web và các dịch vụ web. Visual Studio sử dụng nền

tảng



phát



triển



phần



mềm



của



Microsoft



như Windows



API, Windows



Forms, Windows Presentation Foundation, Windows Store và Microsoft Silverlight.

Nó có thể sản xuất cả hai ngôn ngữ máy và mã số quản lý

Visual Studio hỗ trợ nhiều ngơn ngữ lập trình khác nhau và cho phép trình biên tập

mã và gỡ lỗi để hỗ trợ (mức độ khác nhau) hầu như mọi ngơn ngữ lập trình.

OpenCV (Open Source Computer Vision) là một thư viện mã nguồn mở về thị

giác máy với hơn 500 hàm và hơn 2500 các thuật toán đã đư ợc tối ưu về xử lý ảnh, và

các vấn đề liên quan tới thị giác máy. OpenCV được thiết kế một cách tối ưu, sử dụng

tối đa sức mạnh của các dòng chip đa lõi… để thực hiện các phép tính tốn trong thời

10



gian thực, nghĩa là tốc độ đáp ứng của nó có thể đủ nhanh cho các ứng dụng thông

thường. OpenCV là thư viện được thiết kế để chạy trên nhiều nền tảng khác nhau

(cross-patform), nghĩa là nó có thể chạy trên hệ điều hành Window, Linux, Mac, iOS

… Việc sử dụng thư viện OpenCV tuân theo các quy định về sử dụng phần mềm mã

nguồn mở BSD do đó bạn có thể sử dụng thư viện này một cách miễn phí cho cả mục

đích phi thương mại lẫn thương mại.

Dự án về OpenCV được khởi động từ những năm 1999, đến năm 2000 nó được

giới thiệu trong một hội nghị của IEEE về các vấn đề trong thị giác máy và nhận dạng,

tuy nhiên bản OpenCV 1.0 mãi tới tận năm 2006 mới chính thức được công bố và năm

2008 bản 1.1 (pre-release) mới được ra đời. Tháng 10 năm 2009, bản OpenCV thế hệ

thứ hai ra đời (thường gọi là phiên bản 2.x), phiên bản này có giao diện của C++ (khác

với phiên bản trước có giao diện của C) và có khá nhiều điểm khác biệt so với phiện

bản thứ nhất. Thư viện OpenCV ban đầu được sự hỗ trợ từ Intel, sau đó được hỗ trợ bở

Willow Garage, một phòng thí nghiệm chun nghiên cứu về công nghệ robot. Cho

đến nay, OpenCV vẫn là thư viện mở, được phát triển bởi nguồn quỹ không lợi nhuận

(none -profit foundation) và được sự hưởng ứng rất lớn của cộng đồng.



11



Khởi động chương trình



Hình 2.4 Giao diện Visual Studio

Tạo một project mới: New > Project, trong cửa sổ New Project chọn Visual C++,

Win32 console application. Chọn OK, sau đó nhấn Next, hộp thoại tiếp theo xuất hiện,

ở hộp thoại này ta chọn Application type là Console application và Additional option

là Empty project, nhấn Finish để kết thúc quá trình khởi tạo.

Project mới được tạo ra là project hồn tồn trống, ta phải thêm vào đó ít nhất một

file nguồn để chương tr ình có thể chạy được, trong Solution Explorer ta click chuột

phải vào Source Files, chọn Add -> New Item… Hộp thoại Add New Item hiện ra, ta

chọn kiểu cần thêm vào là C++ File (.cpp) đồng thời trong ô Name ta đặt tên cho file

thêm vào, giả sử là FirstApp.cpp. Bây giở trong file này ta có thể thêm vào các

#include và gọi hàm main () để chạy chương trình.

Để chương trình có thể chạy được với thư viện OpenCV ta cần tùy chỉnh lại một sơ

thuộc tính của project tùy vào mục đích có thể kham khảo ở “Ứng dụng xử lý ảnh thực

tế với thư viện OpenCV C/C++, Nguyễn Văn Long”.



12



Chương 3

PHƯƠNG TIỆN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1. Phương tiện thực hiện

Đối với phạm vi đề tài này, phương tiện thực hiện sẽ được chia làm hai phần: phần

cứng và phần mềm.

3.1.1 Thiết bị phần cứng











Hộp thu hình để xử lý xồi

Nguồn sáng: sử dụng nguồn sáng của led trắng

Webcam: sử dụng webcam (độ phân giải 5Mpx)

Máy tính



3.1.2 Thiết bị phần mềm

Phần mềm Visual Studio 2013 + OpenCV.

3.2. Phương pháp thực hiện

3.2.1 Nghiên cứu lý thuyết

Nghiên cứu các tiêu chí đánh giá chất lượng xồi

Nghiên cứu về lý thuyết xử lý ảnh

Tìm hiểu các lệnh cơ bản và các lệnh xử lý ảnh trong phần mềm Visual

Studio

 Tìm hiểu cách thu nhận ảnh thơng qua webcam.









3.2.2 Bố trí phần cứng

Trong hộp thu hình, nguồn sáng được bố trí sao cho ảnh thu được có độ tương

phản tương đối có thể xử lý được. Cụ thể, đèn leb được đặt ở trên, hướng ánh sáng

chiếu song song với chiều ống kính webcam. Webcam được đặt ở phía trên chiếu

vng góc với quả xồi.

Webcam được nối với máy tính thơng qua cổng usb, sau khi thu nhận ảnh từ

webcam phần mềm VISUAL STUDIO sẽ xử lý kết quả và hiển thị lên màn hình máy

tính.

Với các phương pháp và phương tiện nêu trên, ở chương 4 tiếp theo sẽ đề cặp rõ

hơn về lý thuyết xử lý ảnh và phần mềm VISUAL STUDIO, cũng như ứng dụng lý

thuyết đó vào q trình thực hiện.

13



Hình 3.1 Hộp thu hình bãn vẽ

+Hộp có kích thước 30x30x30

+Chất liệu mica có bề dày 2mm



14



Chương 4

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

4.1 Tổng quan về hệ thống

4.1.1. Thiết kế phần cứng

4.1.1.1 Hộp thu hình (phần cứng)

Phần cứng bao gồm:

 Một mạch đèn led để chiếu sáng

 Một webcam

 Một hộp thu hình 30x30x30



Hình 4.1 Hộp thu hình thực tế



4.1.1.2 Webcam thu nhận ảnh



Hình 4.2 Webcam

15



THƠNG SỐ KỸ THUẬT

+Gọi video (640 x 480 pixel).

+Quay video: Tối đa 1024 x 768 pixel.

+Ảnh: Tối đa 5 megapixel (phần mềm được cải tiến).

+Tích hợp mic với giảm tiếng ồn.

+USB 2.0 tốc độ cao.



4.1.2 Quy trình nhận dạng và xử lý ảnh

Hình 4.3 Sơ đồ hệ thống xử lý ảnh

Hiển thị khối lượng,

Thu nhận ảnh

ảnh bằng webcam: Để đánh giá chất lượng sản

thì vấn

kết nối

diệnphẩm

tích quả

xồi,đềdiện

Xử lý ảnh

wedcamhay webcam với phần mềm là hết sức quan trọng. Em thực hiện lần

thiếtbằng

bị webcam

tích sâu bệnh

lượt các thao tác của một quá trình xử lý ảnh căn bản như: kết nối thiết bị webcam với

phần mềm, thu thập ảnh qua thiết bị thu nhận, chuyển ảnh xám, tách đối tượng,…

Hiển thị giao diện: khi thực hoàn thành xong quá trình xử lý ảnh thì cần hiển thị

trên màn hình thơng qua giao diện Visual Studio.

4.2 Kết quả nhận dạng và xử lý ảnh



16



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

2Các tiêu chuẩn đánh giá chất lượng xoài

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×